距離上次介紹基因演算法的第一篇已經好久了，重新回顧才發現並沒有在技巧上面說明得很清楚，所以打算再繼續這個主題，把基因演算法做一個完整的介紹…

如果您不知道基因演算法是什麼，建議您可以先參考上一篇。

先前提到基因演算法的基本概念，但是要怎麼寫程式呢？首先我們先來探討基因演算法的幾個基本元素。

第一個是基因；沒有基因來當作媒介，我們沒有辦法進行基因演算法，但是要怎麼表現基因呢？以電腦世界而言，最常見的就是 0 和 1 的組合形成的"Bit String"，例如：0010 就是一個四個位元的 bit string。用四個位元就可以表現出十六種基因組合，而不同的基因組合又可以對照到不同的"表現型"上，例如第一個 bit 表示顏色、第二個 bit 表示長度，第三個 bit 表示色調等等。

除了固定長度的基因之外，也可以採用不定長度的基因；例如，假如要用英文字測試是否能夠演化出一本莎士比亞全集，就可以採用不定長度的基因，讓莎士比亞全集由最早的英文單字逐漸長到厚厚數本書這麼大。

利用適合的基因表達方式，才能夠讓問題更容易利用演化的方式找到解答。如果問題本身不適合用固定長度來表達，就可以考慮用不定長度的基因；相對的，如果問題本身不需要不定長度就可以解決，用不定長度基因型反而會造成程式更慢找到解答。

第二個是適應函式(fitness function)；適應函式是用來測試個體在現在的環境中的適應程度，一般而言，適應得越好得分越高，也就會給它更高的機會傳遞它的基因給下一代。舉例來說，如果要程式要找出基因中全都是 1 沒有 0 的個體，那麼適應函式就可以計算現在個體的基因中有幾個 1。

適應函式其實就是所謂的"環境"；適應函式不但要考慮個體相對於整體的表現，還要考慮在不同時期給予個體不同的壓力。例如，程式不太可能在一開始就亂數產生出英文中合文法的句子，這時候就要比較寬容一點給分給鬆一點；等到後期程式已經抓到語法的訣竅，那麼有一個拼字錯誤，或許就會被扣不少分數。

第三個是選擇函式(selection function)；一般來說，選擇函式都會依照適應函式的分數來作為判斷依據，但選擇有很多方式，最簡單的就是前面一半就晉級，另外也有依照得分多寡加權計算機率的，甚至於保送到下一代的方式。選擇函式做的就是"天擇"的動作。不同的選擇函式各有優缺點，也有其道理所在，請容以後再詳述。

第四個是交配方式(crossover)；由選擇函式中選出的兩個個體的基因要如何重組？在固定的點切開一人一份，還是可以在任意點切開來組合？對不定長度的基因，是用模組/區塊的方式重組交配還是同樣在固定點切開？這都要依照目標的不同而調整。

最後是突變方式(mutation)；個體在什麼樣的狀況下會突變？突變的地方又是在哪裡？突變之後會變成什麼值？這些都是可以考慮的。

以上五個是基因演算法程式設計中，最重要的幾個架構，至於每個架構有什麼樣的考量，之後再專文說明。

SARS 已經在全球引起大家的密切重視，在缺乏有效治療方法、疫苗的狀況下，引起 SARS 的冠狀病毒究竟會往哪個方向發展，關係到民眾對於未來的信心，當然，也衝擊到整個社會的人際關係網絡。

適逢看到中山醫院董事長寫的社論，其中提到「站在生物有尋求生命延續的基本法則，我們可以相信SARS病毒並無殺死其宿主的本意」，也因此，可以合理的推論 SARS 在經過一段時間的演化之後，毒性勢必會大大的降低，朝向不殺死宿主的方向來發展。

只是這樣的假設建立在突變率、複製頻率以及環境選擇三個前題下。我們可以從基因演算法的經驗來推論這三個變因，各自扮演什麼樣的角色，以及人類的對策會造成什麼樣的影響。

首先是突變率。突變在基因演化之中是一個無特定偏好的改變，它並不代表會朝向某個表現型改變，而只是基因型的變化。舉例來說，假如基因型原本是「1000」，而突變時會將其中任何一個 bit 由 0 變 1 或是由 1 變 0，那在這四個 bits 上面發生突變的機會是一模一樣的。至於突變之後的個體是否更適合生存，則要由環境來決定。突變率越高，個體越有機會快速找到更適合生存的組合；但過高的突變率也會造成已經穩定的個體再陷入不穩定或不適合生存的基因組合。

複製頻率則關係到新一代的個體會多快產生，理論上複製頻率越高，就越有機會產生突變，因為每一次複製的過程中都有同樣的突變機率；當然，若是對於有交配行為的個體，因為交配產生的基因互換也會更為頻繁。因此，複製頻率越高，就可以減少達到平衡所需要的時間。這也是用電腦來進行基因演算法最重要的想法。

而環境選擇決定個體的走向；究竟新一代的毒性要強一點，來抵抗免疫系統，還是傳播性高一點，但毒性弱一點，都取決於環境。如果我們不斷提高大家的免疫系統能力，那也有可能會造成病毒朝向更強的方向走，形成「生物軍備競賽」；同時間，若是能夠製造不利於毒性高個體發展的環境，那麼新一代的弱毒性病毒就比較有可能會取得優勢地位。

只不過，在考慮到努力救活每一個患者的狀況下，似乎不太可能任由病毒自行演化，其實這也是實務上的困難之處。只是不知道，將來的生物資訊發展更為進步之時，有沒有可能在實驗室之中加速進行這樣的病毒演化，而把最後的弱毒性病毒發展出來，再放到人類身上，以排擠較毒的病毒發展空間？或許這也是一種走向。

註一：所謂的「生物軍備競賽」(Biological Arms Race)，意指兩種物種由於在演化環境中具有對立關係，造成兩種物種都越演化越強；例如，羚羊跑得越快，就越不容易被獵豹吃掉，因此羚羊朝向跑得快演化，同一時間獵豹也會有差不多程度的演化，因為不能跟上新品種的羚羊的有較高機會會餓死；而第二代的獵豹又造成羚羊必須再演化，留下跑得更快的品種。如此一來一往之間，就如同人類世界的軍備競賽一樣，你有彈道飛彈，我就發展反彈道飛彈；然後你又發展反反彈道飛彈，我就發展反反反彈道飛彈….長此以往，兩國在飛彈的競爭雖然仍維持均勢，卻會形成大幅度的成長。